日前，北京理工大學王涌天教授、黃玲玲教授團隊聯(lián)合張軍院士、邊麗蘅教授團隊，采用單片超構(gòu)表面與元注意力網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)快照式近紅外光譜成像。該方法充分利用C4對稱超構(gòu)表面結(jié)構(gòu)單元豐富的光譜編碼隨機性以及結(jié)構(gòu)單元之間的低相關(guān)系數(shù)的特點，結(jié)合基于元注意力網(wǎng)絡(luò)先驗的迭代去噪重建算法的優(yōu)異性能，實現(xiàn)了具有高光譜分辨率和低串擾的近紅外光譜快照成像。相關(guān)成果以“Meta-attention network based spectral reconstruction with snapshot near-infrared metasurface”為題發(fā)表于Advanced Materials期刊。

圖1 基于近紅外超構(gòu)表面的快照式光譜重構(gòu)

光譜信息作為不同物質(zhì)的光學指紋，能夠在多種場景下用于物質(zhì)的鑒定與識別，在遙感探測、智慧農(nóng)業(yè)、生物監(jiān)測、化學分析等多個領(lǐng)域取得了廣泛的應用。然而，現(xiàn)有的光譜成像系統(tǒng)多采用窄帶濾光片或者棱鏡、光柵等色散元件實現(xiàn)不同波長信息的提取。采用窄帶濾光片，已發(fā)展出分焦面（DoFP）和分時（DoT）探測兩種方式。采用DoFP方式時，光譜圖像的空間分辨率與光譜分辨率互相限制；而對于DoT方式，光譜成像的時間分辨率受限，難以適用于高速運動場景的準確獲取。對于編碼孔徑快照式光譜成像（CASSI）系統(tǒng)，相對龐大的體積限制了其與移動設(shè)備的集成。

近年來，許多研究者采用超構(gòu)表面、光子晶體、納米線、二維材料等一系列光學材料，實現(xiàn)了小型化、集成化的快照式光譜成像系統(tǒng)。然而，此前的研究大多集中于可見光波段，針對近紅外波段光譜成像的研究還有待進一步深入。此外，重構(gòu)算法在快照式光譜系統(tǒng)中也扮演了極為關(guān)鍵的角色，而目前的算法在重建性能和真實場景泛化性上，尤其是對于基于超構(gòu)表面的成像系統(tǒng)，仍存在較大挑戰(zhàn)。

為了在近紅外波段實現(xiàn)高質(zhì)量的快照式光譜成像，上述團隊設(shè)計基于元注意力網(wǎng)絡(luò)的近紅外超構(gòu)表面快照式光譜成像系統(tǒng)。研究人員設(shè)計出25種不同的超構(gòu)表面結(jié)構(gòu)單元對入射光譜進行調(diào)制，并提出一種基于元注意力網(wǎng)絡(luò)先驗的迭代去噪重構(gòu)算法對單次拍攝得到的灰度圖像進行重構(gòu)，在算法重構(gòu)的過程中，充分利用了超構(gòu)表面結(jié)構(gòu)單元規(guī)則的空間排布方式與隨機的光譜編碼過程，最終實現(xiàn)了光譜圖像的準確恢復。

超構(gòu)表面結(jié)構(gòu)單元的設(shè)計細節(jié)如圖2所示。為了提高對近紅外波段能量的利用率，研究團隊選取非晶硅作為納米天線的材料，共設(shè)計出25種具有C4對稱性質(zhì)的結(jié)構(gòu)單元，每種結(jié)構(gòu)單元具有相同的周期（1.5 μm）與高度（600 nm），且每個結(jié)構(gòu)單元被劃分為邊長相同（100 nm）的正方形區(qū)域，可在不同區(qū)域填充非晶硅納米天線，不同結(jié)構(gòu)單元的區(qū)別僅在于納米天線的空間排布不同。考慮結(jié)構(gòu)的C4對稱性，在每個結(jié)構(gòu)單元內(nèi)共可以設(shè)計出243種不同的納米天線排布方式，大大拓展了結(jié)構(gòu)設(shè)計自由度。納米天線豐富的空間排布方式與互相之間的共振作用使得結(jié)構(gòu)單元的透射光譜曲線上具有隨機而豐富的共振峰，并且使得不同結(jié)構(gòu)單元透射光譜之間的相關(guān)性較低，本研究中25種結(jié)構(gòu)的相關(guān)系數(shù)平均值僅為0.13，從而為充分調(diào)制入射光譜并實現(xiàn)準確重構(gòu)提供可能性。

圖2 超構(gòu)表面結(jié)構(gòu)單元的設(shè)計與表征測試。(a)25種結(jié)構(gòu)單元；(b)圖(a)中第5行、第3列結(jié)構(gòu)單元斜視圖；(c)超構(gòu)表面樣品的光學顯微鏡測試結(jié)構(gòu)；(d)結(jié)構(gòu)單元透射光譜的相關(guān)系數(shù)矩陣；(e)3種結(jié)構(gòu)單元的SEM測試圖及透射光譜標定曲線。

為了充分利用超構(gòu)表面的光譜調(diào)制能力并提高重構(gòu)算法的普適性，研究團隊提出了一種元注意力網(wǎng)絡(luò)先驗的迭代去噪重構(gòu)算法(MAN-IDR)，算法框架如圖3所示。由于所設(shè)計的超構(gòu)表面具有馬賽克形式的規(guī)則結(jié)構(gòu)單元排布方式，算法對局部結(jié)構(gòu)的過度關(guān)注會容易導致偽影的出現(xiàn)，研究團隊引入了空間光譜交叉注意(SSCA)模塊來盡量避免這一負面效應；此外，為了將混疊的光譜信息進行解耦并減小不同光譜通道之間的串擾，研究團隊引入了元交叉注意(MCA)模塊，以實現(xiàn)光譜維度上的準確重構(gòu)。進而構(gòu)建基于SSCA和MCA的多尺度編解碼網(wǎng)絡(luò)，稱為元注意力網(wǎng)絡(luò)（MAN）。MAN網(wǎng)絡(luò)作為去噪重建先驗項，以端到端方式交替求解深度先驗項和線性投影項，最終實現(xiàn)高保真度和泛化性的高光譜圖像重建。實驗證明元注意力網(wǎng)絡(luò)對于基于超構(gòu)表面光譜解耦和紋理保留具有良好性能，歐幾里德投影算子對優(yōu)化方向起到約束作用提升算法泛化性。

圖3 基于元注意力網(wǎng)絡(luò)先驗的迭代去噪重構(gòu)算法(MAN-IDR)

采用上述超構(gòu)表面與重構(gòu)算法，團隊搭建了基于近紅外超構(gòu)表面的快照式光譜成像系統(tǒng)，并驗證了其光譜成像性能，結(jié)果如圖4所示。由圖4可見，通過CMOS拍攝所得圖像均為灰度圖，僅能體現(xiàn)圖像的強度信息，而無法體現(xiàn)出不同通道的波長信息，而經(jīng)過算法的重構(gòu)，光譜圖像的波長維度得以體現(xiàn)出來。并且重構(gòu)圖像具有清晰的紋理與較小的偽影，展現(xiàn)出重構(gòu)算法良好的細節(jié)恢復能力；此外，研究者還從重構(gòu)圖像中提取光譜曲線并與真值進行對比，兩組實驗的光譜曲線保真度平均值分別為92.26%和91.40%，表明重構(gòu)結(jié)果具有較高的波長準確性。

圖4 具有復雜紋理的單色光譜圖像重構(gòu)結(jié)果

研究團隊還測試了系統(tǒng)的光譜曲線恢復能力，結(jié)果如圖5所示。針對準單色光，重構(gòu)光譜曲線平均保真度達到98.26%，且中心波長準確性達到0.05 nm，半高全寬準確性達到0.13 nm。針對形狀復雜的寬帶光譜，也實現(xiàn)了準確重構(gòu)。

圖5 光譜曲線重構(gòu)結(jié)果

上述研究團隊提出的基于元注意力網(wǎng)絡(luò)的近紅外超構(gòu)表面快照式光譜成像方法，通過設(shè)計相關(guān)系數(shù)較低的超構(gòu)表面結(jié)構(gòu)單元以及普適性較高的光譜重構(gòu)算法，實現(xiàn)了高保真度、低串擾的光譜圖像重構(gòu)，并能準確區(qū)分出空間重疊的光譜圖像，為區(qū)分、探測不同成分的近紅外物質(zhì)信息提供可能。通過將所設(shè)計的近紅外超構(gòu)表面與手機、無人機等可移動設(shè)備集成，有望在未來實現(xiàn)便攜式、小型化的光譜成像移動設(shè)備，為空間探測、智慧醫(yī)療、機器視覺等領(lǐng)域提供助力。

論文信息：
https://doi.org/10.1002/adma.202313357